模型讀取和存儲 總結下來,就是幾個函數 torch.load()/torch.save() 通過python的pickle完成序列化與反序列化.完成內存<-->磁盤轉換. Module.state_dict()/Module.load_state_dict ...
模型構造 nn.Module nn.Module是pytorch中提供的一個類,是所有神經網絡模塊的基類.我們自定義的模塊要繼承這個基類. 輸出如下: Module的子類 torch中還提供了一些其他的類,方便我們構造模型.這些類也都是繼承自nn.Module. Sequential ModuleList ModuleDict 這些類的定義都位於torch nn modules container ...
2020-01-02 14:27 0 1256 推薦指數:
模型讀取和存儲 總結下來,就是幾個函數 torch.load()/torch.save() 通過python的pickle完成序列化與反序列化.完成內存<-->磁盤轉換. Module.state_dict()/Module.load_state_dict ...
模型參數的訪問初始化和共享 參數訪問 參數訪問:通過下述兩個方法.這兩個方法是在nn.Module類中實現的.繼承自該類的子類也有相同方法. .parameters() .named_parameters() 輸出 可見返回的名字自動加上了層數的索引作為前綴 ...
文章轉載自微信公眾號:機器學習煉丹術。歡迎大家關注,這是我的學習分享公眾號,100+原創干貨。 文章目錄: 目錄 1 模型構建函數 1.1 add_module 1.2 ModuleList 1.3 Sequential 1.4 小 ...
轉載:https://zhuanlan.zhihu.com/p/53927068 https://blog.csdn.net/wangdongwei0/article/details/88956527 pytorch最后的權重文件是.pth格式的。 經常遇到的問題: 進行 ...
文章來自:微信公眾號【機器學習煉丹術】。一個ai專業研究生的個人學習分享公眾號 文章目錄: 目錄 torchvision 1 torchvision.datssets 2 torchvision.models 模型比較 ...
【機器學習煉丹術】的煉丹總群已經快滿了,要加入的快聯系煉丹兄WX:cyx645016617 參考目錄: 目錄 1 創建自定義網絡層 2 創建一個完整的CNN ...
文本嵌入預訓練模型Glove 1.詞嵌入預訓練模型 2.Glove 3.求近義詞和類比詞 1.文本嵌入預訓練模型 雖然 Word2Vec 已經能夠成功地將離散的單詞轉換為連續的詞向量,並能一定程度上地保存詞與詞之間的近似關系,但 Word2Vec 模型仍不是完美的,它還可以被進一步 ...
注意力機制和Seq2Seq模型 1.基本概念 2.兩種常用的attention層 3.帶注意力機制的Seq2Seq模型 4.實驗 1. 基本概念 Attention 是一種通用的帶權池化方法,輸入由兩部分構成:詢問(query)和鍵值對(key-value pairs ...